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J-GLOBAL ID：201802279464092662   整理番号：18A0651718

本論文において,マイクロパターンの相関関係認識のための多モード特性組合せ研究について研究した。【JST・京大機械翻訳】

Combination of multi-modal features for Weibo image and text correlation recognition

著者 (4件)： Yan Jie (武漢科技大学計算机科学与技術学院智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,武漢,430065) ,  Liu Maofu (武漢科技大学計算机科学与技術学院智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,武漢,430065) ,  Liu Ya (武漢科技大学計算机科学与技術学院智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,武漢,430065) ,  Hu Huijun (武漢科技大学計算机科学与技術学院智能信息処理与実時工業系統湖北省重点実験室,武漢,430065)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 9  ページ： 2646-2650  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マイクロ波はよく使われる社交媒体であるが、マイクロ波画像とテキストの関連性に関する研究はまだ少ない。中国語の文章のマイクロ波相関を研究するために、三種類の方法を用いて、文章のマイクロ波の類似度特徴を計算し、そしてそれを文章の微博のテキスト特徴、社会特徴と組み合わせて、三種類の機械学習方法を用いて相関性分類を行った。実験結果は,WordNetに基づく方法がWord-Embeddingに基づく方法より良いことを示して,余弦類似性に基づく方法は,類似性特性を計算することにおいて,より良い効果を持たなかったことを明らかにした。”.”. . . .の結果によると,より良い結果を得ることができた。テキスト特徴と社会的特徴を加えると,相関関係認識結果は3つの機械学習アルゴリズムにおいて改善される。3種類の因子を考慮して,Word-Embedding法を用いて,文章の類似性を計算し,テキスト特徴と社会的特徴を組み合わせて,BPニューラルネットワークを用いて相関関係認識を行った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  機械学習 ,  マイクロ波 ,  学習アルゴリズム ,  *多モード ,  媒質 ,  中国語
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  WordNet ,  類似度 ,  テキスト ,  マイクロ波画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image-Weibo ,  social feature ,  text feature ,  correlation

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 論文 ,  マイクロパターン ,  相関関係 ,  多モード ,  組合せ ,  研究